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    Python-科学计算-pandas-12-df单列计算

    Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 计算Dataframe某一列的和、均值、最大值、最小值、样本标准方差 Part 1：背景 ?...已知一个Df，如下图 包括3列["time", "pos", "value1", "value2"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 2.目标：求value1该列的和、均值、最大值、最小值、..._1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1", "value2"]) print(df_1, "\n") # 单列计算 # 求和...求单列的和df_1["value1"].sum()，基本格式df[列名].计算函数() 和：sum 均值：mean 最大值：max 最小值：min 样本标准方差：std，注意是样本标准方差，对应（n-1...），不是总体标准方差 Ps：根据pos列可以将value1进行分组，那么对应每一组的计算值又如何实现？

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    Python-科学计算-pandas-24-创建空DF

    系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 生成一个空的df Part 1：场景描述 一些情况下需要对df进行操作，若这个df是中间计算出来，有可能是空字符串，这样后续的很多运算就会报错 其中的一个方法就是给其赋值一个空的...df Part 2：代码1 import pandas as pd df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) if df.empty...: print("为空的df") print(type(df)) 代码截图 执行结果 Part 3：代码2 import pandas as pd df = pd.DataFrame...df来说，其实可以不需要列名 代码2中无列名，生成的空df更纯粹一点 注意两者的类型都是pandas.core.frame.DataFrame ---- 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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    Python-科学计算-pandas-25-列表转df

    系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块 今天讲讲如何讲一个列表转换为...df Part 1：场景说明 我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算 当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效 遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了 Part 2： 代码 import pandas as pd list_1 = [{"a": 1, "b":...= pd.DataFrame(list_1) print("\ndf内容：") print(df.head(5)) 图1 代码截图 图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame...(list_1)，核心就是将该列表传给pd.DataFrame 观察执行结果，规律： 列表中的每一个元素是一个字典 每个字典的键是一样的，转换后对应df的列名 生成的df行索引采用自然数 本文为原创作品

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    Python-科学计算-pandas-18-df拼接concat

    Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 对不同df进行按行或者按列的拼接 Part 1：场景描述 ?...pd.set_option('display.width', 180) 当不进行一系列set_option进行设置的时候，打印出来时存在换行的问题 包括如果若有中文字符，可能会出现不同行之间不对齐的问题...大家可以参考本文中进行设置，根据实际情况，进行参数调整 df = pd.concat([df_1, df_2, df_3]), 按行方向进行拼接 列索引名相同时，写在同一列 列索引名不同时，写在不同列...，缺值部分用Nan表示 df = pd.concat([df_1, df_2, df_3], axis=1)，按列方向进行拼接 行索引名相同时，写在同一行 行索引名不同时，写在不同行，缺值部分用Nan表示...将df_1的value3列索引改为value4 ? ? 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

    1.6K10

    数据分析篇 | Pandas 时间序列 - 日期时间索引

    部字符串索引切片 vs. 精准匹配精确索引截断与花式索引日期/时间组件 DatetimeIndex 主要用作 Pandas 对象的索引。...DatetimeIndex 类为时间序列做了很多优化： 预计算了各种偏移量的日期范围，并在后台缓存，让后台生成后续日期范围的速度非常快（仅需抓取切片）。...参阅：重置索引 注意：Pandas 不强制排序日期索引，但如果日期没有排序，可能会引发可控范围之外的或不正确的操作。 DatetimeIndex 可以当作常规索引，支持选择、切片等方法。...Series Out[133]: 2011-12-01 1 dtype: int64 精确索引 正如上节所述，局部字符串依靠时间段的精度索引 DatetimeIndex，即时间间隔与索引精度相关...反之，用 Timestamp 或 datetime 索引更精准，这些对象指定的时间更精确。注意，精确索引包含了起始时点。

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    Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

    这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...(df['score_math'].apply(np.mean)) #逐行求每个学生的平均分 >>> df.apply(np.mean...(np.mean,axis=1)) apply()的返回结果与所用的函数是相关的： 返回结果是Series对象：如上述例子应用的均值函数...()的特例，可以对pandas对象进行逐行或逐列的处理； 能使用agg()的地方，基本上都可以使用apply()代替。...，返回结果中： 在列索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换的函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean(),lambda x:x/10]) score_math

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    Python-科学计算-pandas-26-列表转df-2

    系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块 今天讲讲如何将一个列表转换为...df Part 1：场景说明 我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算 当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效 遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了 上一篇文章列表内每个元素是一个字典，那么如果列表内的元素也是一个列表如何处理呢？...Part 2： 代码 import pandas as pd list_1 = [[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [6, 3, 8, 5]] print("\n列表内容：...) print("\ndf内容：") print(df) 图1 代码截图 图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame(list_1, columns=list_column

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    Pandas时间序列基础详解(转换,索引,切片)

    时间序列的类型： 时间戳：具体的时刻 固定的时间区间：例如2007年的1月或整个2010年 时间间隔：由开始时间和结束时间表示，时间区间可以被认为是间隔的特殊情况 实验时间和消耗时间：每个时间是相对于特定开始时间的时间的量度...freq='D') 时间序列的索引，选择，子集 时间序列的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(1000),index = pd.date_range('1/1/2016...',periods=1000)) s['2018-6'] #时间序列的索引 也可用ts.loc[] 2018-06-01 1.371843 2018-06-02 -0.356041 2018-06-03...1.776334 2016-01-02 -0.488550 2016-01-03 -1.299889 2016-01-04 -1.883413 Freq: D, dtype: float64 含有重复索引的时间序列的分组处理...时间序列基础详解(转换,索引,切片)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

    1.7K10

    Python-科学计算-pandas-15-df输出Excel和解析Excel

    系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 将Df输出到Excel文件中，以及读取Excel中数据 Part 1：场景介绍 ?...当Df数据较多时，通过print输出效果不好的时候，可以考虑将其输出为Excel文件，或者纯粹是为了输出Excel文件 很多输入文件都是Excel格式的，通过pandas如何解析 Part 2：代码...输出Excel： df_1.to_excel(excel_address)，通过to_excel函数即可，若只是看一下数据结构，可以只输出Df的一部分，df_2 = df_1.head(3)即表示df_...1的前3行 读入Excel： df_3 = pd.read_excel(excel_address)，通过pd.read_excel，默认读取第1张表。

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    Python-科学计算-pandas-19-df分组上中下旬

    系统：Windows 10 语言版本：conda 4.4.10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：0.22.0 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 按照时间列，得出每行属于上中下旬，进而对df进行分组 Part 1：场景描述 ?...df["time1"] = pd.to_datetime(df['time'])时间格式转换，新生成的数据类型为datetime64 时间格式转换 ?...df["日"] = df["time1"].dt.day获取日期对应的具体几号 df["xun"] = np.where((df["flag"] > 10) & (df["flag"] <= 20),..."中旬", np.where(df["flag"] <= 10, "上旬", "下旬"))，两重判断 np.where(条件,满足条件结果,不满足条件结果) 支持嵌套，有点VBA公式的感觉 对flag列的每个元素进行计算

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    Python-科学计算-pandas-09-df列字符串操作2

    系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块： 对列的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的1个操作： split Part 1：目标 已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应...后的文件类型 组合两者 加入到原来的Df中 修改前后文件名 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",...se_1 print("加入新的文件名：\n", df_1) print(type(df_1)) 代码截图 执行结果 Part 3：部分代码解读 df_2 = df_1["file_name"]...= df_2["文件名"] + "." + df_3["文件类型"]，实现两个Df之间对应每个元素的字符串连接操作，生成一个Series对象 df_1["new_file_name"] = se_1，df

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